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Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Spark SQL vs. ToroDB vs. YTsaurus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	Spark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen	ToroDB  Xaus Vergleich ausschliessen	YTsaurus  Xaus Vergleich ausschliessen
			ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
Kurzbeschreibung	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten	A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL	YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Relational DBMS	Document Store	Document Store Key-Value Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 18,04 Rang #33   Overall #20   Relational DBMS		Punkte 0,21 Rang #324   Overall #45   Document Stores #48   Key-Value Stores
Website	www.hawkular.org	spark.apache.org/­sql	github.com/­torodb/­server	ytsaurus.tech
Technische Dokumentation	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	spark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html		ytsaurus.tech/­docs/­en
Entwickler	Community supported by Red Hat	Apache Software Foundation	8Kdata	Yandex
Erscheinungsjahr	2014	2014	2016	2023
Aktuelle Version		3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	Open Source Apache 2.0	Open Source AGPL-V3	Open Source Apache License, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Scala	Java	C++
Server Betriebssysteme	Linux OS X Windows	Linux OS X Windows	Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM	Ubuntu
Datenschema	schemafrei	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja string, integer, double, boolean, date, object_id	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	nein
Sekundärindizes	nein	nein
SQL Support of SQL	nein	SQL-like DML and DDL statements		YQL, an SQL-based language, is supported
APIs und andere Zugriffskonzepte	HTTP REST	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	Go Java Python Ruby	Java Python R Scala		C++ Go Java JavaScript Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein
Triggers	ja via Hawkular Alerting	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding basierend auf Cassandra	yes, utilizing Spark Core	Sharding	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	keine	Source-Replica Replikation	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein			ja
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra		Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein	nein	Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen	Access Control Lists
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.
Zugehörige Produkte und Dienstleistungen Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	Hawkular Metrics	Spark SQL	ToroDB	YTsaurus
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News	Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services 24. Januar 2024, AWS Blog What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop 3. April 2024, InfoWorld Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 1. April 2024, Simplilearn Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 24. Januar 2024, Towards Data Science Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) 17. März 2024, Yahoo Singapore News bereitgestellt von Google News

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